Nieuwsbank

Schrijft, screent en verspreidt persberichten voor journalistiek, search en social media. Hét startpunt om uw nieuws wereldkundig te maken. Ook voor follow-ups, pitches en korte videoproducties.

UT: 'Robot stoot zich niet meer aan dezelfde steen'

Datum nieuwsfeit: 22-02-2000
Vindplaats van dit bericht
Bron: Razende Robot Reporter
Zoek soortgelijke berichten
Universiteit Twente

00/16 22 februari 2000

Regelaar leert anticiperen

Robot stoot zich niet meer aan dezelfde steen

Na een paar keer te zijn gestruikeld over dezelfde loszittende stoeptegel leert de mens vanzelf anticiperen. Op dezelfde manier hoeft ook een robot of ander mechatronisch systeem niet steeds maar weer dezelfde storing klakkeloos te accepteren. Een lerende regelaar is, na een paar keer 'struikelen', in staat een patroon te herkennen in de storingen, en gaat in het vervolg vooraf elektronisch compenseren. Zo zijn de prestaties te verbeteren zonder de noodzaak van een rigoreus nieuwe aanpak. Ir. Wubbe Jan Velthuis promoveert op deze feed forward lerende regelaars op 25 februari aan de faculteit Elektrotechniek van de Universiteit Twente.

'Intelligent gladstrijken', dat is eigenlijk wat de lerende regelaar doet: storingen herkennen en er een volgende keer vooraf rekening mee houden. Voorwaarde is wel dat er een vast patroon in zit. Zo laat Velthuis een elektromotor soepeler lopen dankzij zo'n regelaar. Het type motor dat hij als voorbeeld neemt, is een lineaire motor die niet roteert maar in één lijn beweegt. Ogenschijnlijk verloopt deze beweging soepel, maar door de constructie heeft de motor te kampen met herhaaldelijk optredende schokjes. In transportsystemen of robots zijn die schokjes niet acceptabel. De lerende regelaar herkent na een paar keer 'heen en weer rijden' de momenten waarop ingegrepen moet worden en stuurt de motor zodanig aan dat de schokjes niet meer merkbaar zijn.

Vluchtsimulator

Een vergelijkbare aanpak past Velthuis ook toe in de besturing van een vluchtsimulator. Deze stick waarmee de piloot het 'virtuele vliegtuig' bestuurt, wordt gestuurd door motoren om de echte vlucht zo realistisch mogelijk na te bootsen. Merkt de piloot echter iets van wrijving die puur te wijten is aan de constructie, dan voelt de simulatie al snel niet meer 'echt' aan. De lerende regelaar stuurt dan bij, zodat de wrijving niet meer voelbaar is en een systeem met mechanische beperkingen toch beter in staat is de werkelijkheid te benaderen.

Alternatief is volgens Velthuis een uitvoerige analyse van de verstoring en een complex regelalgoritme dat hiermee rekening houdt. Deze methode is omslachtig, en het lerende netwerk heeft het voordeel dat het niet méér doet dan nodig is: na een paar keer leren is de 'truc' bekend.

Economische afweging

Lerende netwerken zijn dus intelligente probleemoplossers in situaties waarin de storing 'reproduceerbaar' is, concludeert Velthuis. Tegelijk constateert hij dat neurale netwerken veel te vaak worden gezien als mysterieuze black boxes die alle regelproblemen te lijf kunnen. Dit imago staat serieuze toepassingen in de weg.

In veel gevallen volstaat een rechttoe-rechtaan regelaar, zeker als het mechanische en elektronisch gedeelte van meet af aan op een integrale manier worden ontworpen. Een afweging tussen prestaties en kosten zal vaak de doorslag geven: een dure motor met een goedkope regelaar of een eenvoudiger motor met een complexere regelaar? Juist die integrale benadering van ontwerpen is kenmerkend voor mechatronica.

© Universiteit Twente 1999

reageer via disqus

Nieuwsbank op Twitter

Gratis persberichten ontvangen?

Registreer nu

Profiteer van het gratis Nieuwsbank persberichtenfilter

advertentie